Ingénieur en Intelligence Artificielle, le métier

Objectifs

Comprendre les missions et responsabilités clés de l’ingénieur en IA
Maîtriser les étapes de conception, d’entraînement et de déploiement de modèles d’IA
Collaborer efficacement avec les équipes data, produit et métier dans des projets IA
Intégrer les bonnes pratiques de performance, d’éthique et de sécurité dans les développements IA

Participants

Futurs ingénieurs IA, data scientists, développeurs, ingénieurs logiciels, chefs de projet techniques

Pré-requis

Bonnes connaissances en mathématiques appliquées, programmation (Python) et bases en machine learning

Programme

Définir le rôle de l’ingénieur en IA et sa place dans une équipe projet
Identifier les différentes familles d’IA : machine learning, deep learning, NLP, computer vision
Collecter, nettoyer et structurer les données pour entraîner des modèles robustes
Concevoir des modèles supervisés, non supervisés ou génératifs selon les cas d’usage
Utiliser les frameworks courants (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) pour développer des modèles
Optimiser les performances : hyperparamétrage, régularisation, évaluation
Déployer les modèles dans un environnement de production (API, cloud, edge computing)
Gérer le versioning des modèles et la reproductibilité des résultats
Intégrer les considérations d’éthique, de biais et de transparence dans le développement IA
Mettre en place un suivi post-déploiement : monitoring, maintenance, amélioration continue
Collaborer avec les équipes métiers pour traduire les besoins en solutions IA concrètes
Documenter et expliquer les choix techniques aux parties prenantes
Assurer une veille technologique sur les avancées en IA et leurs applications sectorielles

Exercices pratiques

Construire un modèle prédictif à partir d’un jeu de données réel
Tester et comparer plusieurs algorithmes de machine learning sur un même problème
Déployer une API simple pour exposer un modèle IA en production
Identifier et corriger un biais dans un jeu de données ou un modèle

Aptibox

Fiche métier de l’ingénieur en IA et carte des compétences à maîtriser
Guide des frameworks et bibliothèques incontournables en IA
Modèle de workflow type d’un projet IA de la data au déploiement
Check-list pour développer une IA éthique, performante et maintenable

Référence

IAF89

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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